Gemini、ChatGPT、Perplexity免費版哪個好用？5大常用AI工具特色、適用情境完整整理|數位時代 BusinessNext

在工作中運用AI工具已成為職場顯學之一。但是AI工具那麼多，光是聊天機器人就有好幾種，它們之間哪些差異？免費版又能提供哪些功能？

下面整理市面上主流的5大AI聊天機器人的免費版功能，包括ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity及Grok，協助讀者釐清這些工具的差異，以便能最大幅度地提升效率與兼顧荷包。

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ChatGPT：日常創意助理

核心特色：反應快速、通用性強，擅長創意發想與文本處理。

ChatGPT的免費方案包含使用 GPT-5、即時搜尋網路資料，並在限額內使用檔案上傳、資料分析、圖像產生與語音模式。用戶也可使用 macOS 版 ChatGPT 桌面應用程式編輯程式碼、建立與使用自訂 GPT，以及建立並操作專案。

適合誰用？

由於有著近乎全面的功能與高速的回應，ChatGPT 幾乎適合所有人。特別是學生、內容創作者與一般上班族。

怎麼用最好？

ChatGPT更適合需要快速腦力激盪、草擬文案、撰寫信件或製作會議摘要等日常工作，若你需要一個能處理各式基本任務的數位助理，ChatGPT是最直覺的選擇。

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Gemini：Google生態整合者

核心特色：深度整合 Google 生態系，具備即時資訊與多模態分析能力。

Gemini 是 Google 推出的 AI 聊天機器人，對於習慣使用 Google 文件、試算表等生態系工具的使用者而言，它在跨應用協作上提供了更便捷的體驗。

免費版 Gemini 用戶可用 2.5 Flash 與部分 2.5 Pro 功能，支援每天最多100張圖片生成，並且每個月能用 2.5 Flash 模型製作 5份報告，不過，若是本身有在進行大量研究、需進行長文寫作的人來說，建議可選擇「Google AI Pro」方案，每月收費為 NT$650 元，Deep Research 每天能以 2.5 Pro 生成最多20份報告。

適合誰用？

對於重度依賴 Google 服務的職場人士，或是需要規劃行程和處理視覺資訊的使用者來說，Gemini 是非常好用的工具。

怎麼用最好？

Gemini的強項在於即時資訊的查詢與整合。你可以要求它比較最新的市場數據，或上傳一張圖表請它分析內容。在需要跨領域研究或規劃行程時，Gemini 能生成更完整的長篇報告。

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Claude：記憶力大師

核心特色：擁有強大的上下文記憶能力，是處理長篇文件的專家。

Claude 是由美國新創公司 Anthropic 所推出的 AI 語言模型。這款AI聊天機器人的最大特色，在於它的「上下文視窗（Context Window）」，可視為 AI 的工作記憶，也就是一次能處理的文字上限。Claude 的標準版本支援 20 萬 tokens 的上下文，約等於數百頁文稿。這意味著 Claude 能一次處理厚重的法律文件或大型程式碼庫，並在長對話中保持高度連貫性。

Claude的免費方案讓使用者能在網頁、iOS、Android 與桌面隨時開啟對話，支援產生程式碼與資料視覺化、寫作與編修各類內容，也能分析文字與圖片；同時具備搜尋網頁的能力，並可透過桌面擴充功能解鎖更多使用體驗。

適合誰用？

特別適合需要處理大量文字或程式碼的專業人士，例如學術研究者、軟體工程師與作家。

怎麼用最好？

無論是消化數百頁的財報，或是在複雜的專案中保持程式碼風格一致，Claude 都能在深度對話與分析中提供極高的連貫性，是處理複雜文字與程式碼任務的極佳選擇。

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Perplexity：搜尋大王

核心特色：定位為「對話式搜尋引擎」，提供附帶引用來源、可供查證的準確答案。

Perplexity與一般AI聊天機器人最大的差別，在於其「AI搜尋引擎」的定位，而非單純的對話助手。這使得Perplexity在處理複雜、需要事實查證的資訊時，能提供更可靠、透明且深入的答案。若需要進行深度研究、事實查證或整理最新資訊，Perplexity會是更有效率的選擇。

Perplexity 的免費方案包含搜尋歷史紀錄存取、幾乎不限量的基本搜尋、每次5次的 Pro 搜尋次數、系統為你的提問自動挑選最合適模型、以及基本檔案上傳（有上限）；不包含進階 AI 模型、影像生成或進階客服支援。

適合誰用？

學生、學者、記者以及任何重視資訊準確性與來源可靠性的使用者。

怎麼用最好？

當你的問題需要的是一個有根據的來源，而不是一個有創意的想法時，就該使用 Perplexity。它非常適合學術研究、市場調查與新聞報導的資料搜集，能為使用者省下大量查證與尋找來源連結的時間。

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Grok：辛辣評論員

核心特色：整合 X 平台的即時數據，風格幽默辛辣，敢直面爭議性話題。

Grok是由馬斯克旗下的xAI公司所開發的聊天機器人。Grok與一般聊天機器人的明顯差異主要在於獨特的對話風格，以及對內容限制採取較寬鬆的態度。

Grok 的免費方案包含有限存取 Grok 3、有限情境記憶、使用 Aurora 影像模型、語音功能，以及建立與管理專案、任務；不含 Grok 4 的完整權限與進階記憶配額。

適合誰用？

社群小編、行銷人員或厭倦了制式回答，喜歡更具個性化與娛樂性對話風格的使用者。

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怎麼用最好？

Grok的最大價值在於即時社群輿情監測。它能即時抓取 X 平台上的公開貼文，結合網路資訊，快速回應熱門議題；面對時事、潮流或突發新聞，比一般 AI 更具即時性。

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責任編輯：黃若彤

從手遊場景打造現金回饋新模式

Arthur Wan 指出：「ShopBack 在台灣市場落地 8 年了，核心強項始終是電商回饋機制。」然而，若回饋只綁在購物，使用頻率終究受限於消費需求。對此，ShopBack Play 借助手遊的高黏著、高回訪特性，把回饋從交易場景延伸到日常互動；使用者不需消費，只要下載並完成指定任務，就能累積現金回饋，平台也因此更貼近使用者的日常生活。

這也呼應近年全球竄起的「X to Earn」模式。Arthur Wan 解釋，從 Shop to Earn 把消費轉成回饋、Play to Earn 讓玩樂產生回饋，到 Move to Earn 讓移動與運動也具備回饋可能，市場正在探索「參與行為」的價值：「愈來愈多日常行為，其實都能透過特定場景轉化為實際獲益。」

ShopBack Play 的優勢在於回饋可轉移。過往遊戲獎勵多停留在虛擬世界，例如兌換道具；但透過 ShopBack，玩家取得的現金回饋可直接延伸到電商與日常消費，讓娛樂回報更實用、更有感。

引發使用者越玩越賺的回饋循環

ShopBack Play 的使用方式很簡單。在 ShopBack App 首頁進入遊戲專區選定遊戲後，系統即導流至 App Store／Google Play 下載並開玩；玩家只要破關或完成指定里程碑，就能回到 ShopBack 形成「選遊戲→開玩→達標領回饋→再探索」的回訪循環。為了加碼誘因，ShopBack Play 也不定期推出「紅色遊戲專區 2 倍回饋」活動。

Arthur Wan 觀察，「消費者其實並沒有那麼忠誠於某一款特定遊戲。」多數人打開手遊，只是想放鬆、填補空檔，對單一遊戲的黏著度不高。也因此，ShopBack Play 目前合作超過 400 款遊戲，並規劃於 2026 年持續更新合作清單，讓使用者隨時有新選擇可玩。

「我們希望透過遊戲回饋，創造更多回訪的理由。」 Arthur Wan 表示，這也補上 ShopBack 的互動頻率缺口。由於 ShopBack 核心仍以購物回饋為主，熱門品類多集中在旅遊與時尚（如 Booking.com、Trip.com、KKday、Klook，以及 adidas、Nike、GU），消費頻次相對較低；ShopBack Play 則提供更日常、更高頻的回訪動機，讓使用者更常打開 App。

他指出，ShopBack Play 上線後帶動每月回訪 ShopBack 的使用者數成長 15%，整體使用者 CLV（Customer Lifetime Value，顧客終身價值）成長 30%，顯示回饋場景擴張確實見效。且透過遊戲接觸到 ShopBack 的使用者中，也有相當比例會進一步前往平台其他商家消費，形成交叉銷售效應（Cross-sell），推升平台使用深度與消費頻率。

讓回饋生態系融入生活空檔

將回饋帶入用戶生活中的更多片段，讓原本就會經歷的日常時刻變得更有價值，是 ShopBack 持續拓展「行為換回饋」場景的核心思維。對遊戲廠商而言，長期痛點在於下載成本高、留存率偏低，最怕「下載了就走」：數字漂亮，卻沒有實際遊玩行為，轉換與 ROI 難以落地驗證。對此，ShopBack Play 把回饋門檻從「下載」改為「達標」──使用者必須完成指定關卡或里程碑才拿得到回饋，藉此濾掉無效流量，讓導入更貼近真實參與，也更有利於提升轉換率與投資報酬。

對許多用戶而言，遊戲早已是生活的一部分。現在透過 ShopBack Play，不僅能在零碎時間中放鬆娛樂，更能完成任務獲得實質回饋 ，讓「玩遊戲」與「破關」不再只是虛擬成就，而是能實際折抵日常開銷的量化報酬。對 ShopBack 而言，不僅提升用戶在平台內的互動頻率，也補強過去必須透過消費行為才能獲得回饋的單一路徑。透過遊戲機制，用戶即使在非購物場景中也能保持接觸，並於任務完成後自然回流 App，進一步探索購物優惠與合作商家，打造高頻率且正向的使用循環。

也因此，ShopBack Play 推出後的亮眼表現，更進一步驗證這套機制具備高度潛力與市場接受度。據平台統計，功能上線後短短半年內，用戶數成長 12 倍，其中近 60% 為原本的 ShopBack 使用者首次接觸手遊，成功帶動原有會員活躍與新型態行為轉換。除了使用數提升，ShopBack Play 的回饋金發放規模亦快速擴大，自功能上線以來，累計回饋金額已接近 1 億元，展現「遊戲回饋」模式的強勁吸引力與發展性。

隨著 ShopBack Play 與購物回饋、載具回饋機制整合，平台逐步建構出「玩能賺、買能賺、日常生活也能賺」的循環回饋生態系，不僅為用戶帶來更即時、更有感的回饋體驗，也持續深化 ShopBack 在消費日常中的角色。

「ShopBack Play 只是起點。」ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan 認為，當消費者愈來愈精打細算、也更習慣用行為換取回報，未來仍有更多「X to Earn」場景值得探索與開發。「對我們來說，關鍵不只是推出一個新服務，而是持續擴大回饋觸發點，從線上購物、實體場景一路延伸到遊戲入口，串連商家與用戶的日常接觸，讓回饋真正融入生活，讓每一個日常時刻，都更有所得。」